Data mining e machine learning: tecniche, applicazioni e sinergie ⋆ winadmin.it

Il data mining e l’apprendimento automatico sono concetti correlati nel campo della scienza dei dati che vengono utilizzati per estrarre informazioni preziose.

Al giorno d’oggi, raccogliere dati è più facile e semplice che mai, ma ottenere informazioni e approfondimenti accurati può essere complicato.

Le grandi imprese che hanno a che fare con enormi quantità di dati hanno difficoltà a gestirle, organizzarle ed estrarne informazioni significative.

È qui che le aziende possono sfruttare due tecniche: data mining e machine learning.

Entrambi possono scoprire modelli nei dati raccolti e consentire alle aziende di prendere decisioni informate e basate sui dati basate su questi dati.

Sebbene entrambi appartengano alla scienza dei dati e implichino metodi analitici, ci sono alcune differenze tra i due termini.

In questo articolo, parlerò di cosa sono il data mining e l’apprendimento automatico, le loro tecniche e applicazioni e le differenze tra loro.

Cominciamo!

Cos’è il data mining?

Il data mining è un processo di raccolta e analisi di una grande quantità di dati dal Web e la ricerca di modelli in esso. Rilevando relazioni e modelli nei dati con questo metodo manuale, i data scientist aiutano un’azienda a risolvere i problemi aziendali, prevedere le tendenze e prendere decisioni informate.

Il data mining aiuta anche le aziende a mitigare i rischi e scoprire nuove possibilità di business. Questo processo inizia con l’obiettivo di far crescere un business. I dati vengono raccolti da più fonti e inseriti in data warehouse, che fungono da repository di dati analitici.

Con l’aiuto del data mining, le aziende possono eseguire processi di pulizia in cui aggiungono informazioni mancanti e rimuovono i duplicati. Per rilevare i modelli, il data mining utilizza modelli matematici e tecniche sofisticate. Sfrutta tecnologie come machine learning, database e statistiche.

Esempio: le banche o le industrie finanziarie utilizzano tecniche di data mining per rilevare i rischi di mercato. Il processo viene spesso utilizzato nei sistemi antifrode e nei rating del credito per valutare transazioni, tendenze di acquisto, dati finanziari dei clienti, transazioni con carte e altro ancora.

Le società di marketing utilizzano il data mining per scoprire le abitudini o le preferenze dei clienti per migliorare le loro iniziative di marketing sui resi, gestire gli obblighi normativi ed esaminare il successo dei diversi canali di vendita.

Cos’è l’apprendimento automatico?

Machine Learning (ML) è una tecnologia che fa pensare e agire i computer come esseri umani. Consente ai computer di apprendere dai dati precedenti e prendere decisioni simili a quelle umane. Ciò facilita una minore interferenza umana nelle operazioni dell’azienda, li libera da compiti manuali e ripetitivi e aumenta la loro attenzione su compiti più importanti.

Il metodo ML viene perfezionato e automatizzato a seconda delle esperienze di apprendimento delle macchine durante il processo. I computer ricevono dati di alta qualità e utilizzano varie tecniche per sviluppare modelli di apprendimento automatico al fine di addestrare le macchine in base ai dati.

L’algoritmo utilizzato nel modello ML dipende dal tipo di dati e dall’azione automatizzata. Le aziende utilizzano questo metodo per automatizzare diversi processi aziendali e condurre uno sviluppo rapido.

L’apprendimento automatico viene utilizzato per vari scopi in tutti i settori, come l’analisi dei social media, il riconoscimento delle immagini, il riconoscimento delle emozioni e altro ancora. In poche parole, il machine learning aiuta a sviluppare e progettare algoritmi o programmi complessi per set di dati di grandi dimensioni per fornire risultati ed efficienze migliori agli utenti e prevedere le tendenze future. Questi programmi possono imparare da set di dati ed esperienze specifici per migliorare i risultati.

Con frequenti dati di addestramento come input, gli algoritmi possono essere migliorati dagli stessi modelli di machine learning.

ML ha diversi algoritmi, tra cui regressione lineare, regressione logistica, albero decisionale, algoritmo SVM, algoritmo Naive Bayes, algoritmo KNN, K-means, algoritmo Random forest, ecc. Gli algoritmi ML sono classificati in:

Apprendimento supervisionato: l’apprendimento supervisionato utilizza l’algoritmo ML, che è già addestrato su un particolare set di dati.
Apprendimento non supervisionato: utilizza l’algoritmo ML, che è già addestrato ma su un set di dati senza etichetta.
Apprendimento per rinforzo: utilizza un algoritmo basato su prove ed errori per migliorarsi e imparare da cose nuove.

Data mining e apprendimento automatico: caratteristiche

Caratteristiche del data mining

Informazioni utilizzabili: il data mining raccoglie informazioni significative da grandi quantità di dati.
Scoperta automatizzata: il modello per l’estrazione dei dati utilizza un algoritmo per raccogliere un’enorme quantità di dati ed estrarre le informazioni necessarie.
Raggruppamento: il data mining può estrarre gruppi dai dati. Ad esempio, un modello identifica il gruppo di dipendenti con un reddito regolare di un intervallo fisso.
Data warehousing: tutti i dati sono conservati in data warehouse sicuri in modo che, in caso di problemi, possano essere risolti rapidamente in caso di necessità. È anche il luogo in cui i dati vengono puliti e preparati correttamente.

Caratteristiche dell’apprendimento automatico

Visualizzazione automatizzata dei dati: ML offre una varietà di metodi che possono generare informazioni ricche, che vengono ulteriormente utilizzate per dati strutturati e non strutturati. Le aziende utilizzano approfondimenti accurati e pertinenti per migliorare l’efficienza nello sviluppo e nelle operazioni facilitando strumenti di visualizzazione dei dati intuitivi.
Migliore analisi: il machine learning aiuta gli analisti di dati a elaborare e analizzare in modo efficiente e rapido grandi quantità di dati. Con algoritmi efficienti e modelli basati sui dati, crea risultati migliori.
Migliore coinvolgimento del cliente: il machine learning aiuta a rilevare determinate frasi, parole, stili materiali, frasi e così via che attirano il pubblico di destinazione. Puoi anche conoscere i loro sentimenti, preferenze e comportamenti, che ti aiuteranno a migliorare le tue offerte. Questo, a sua volta, aiuta a migliorare il coinvolgimento dei clienti.
Business intelligence avanzata: quando le funzionalità ML vengono unite all’analisi, puoi ottenere un’eccellente business intelligence per guidare le tue iniziative strategiche.

Data mining e apprendimento automatico: obiettivi

Obiettivi del data mining

Il data mining estrae i dati necessari da un mare di dati. Questo è un metodo semplice che utilizza diverse tecniche per ottenere il risultato desiderato.

Previsione: il data mining aiuta le aziende a prevedere i risultati futuri. Ad esempio, quanto fatturato può generare un negozio nei prossimi tre mesi.
Identificazione: identifica i modelli nei dati raccolti e organizzati. Ad esempio, le coppie di sposi cercano nuovi mobili.
Classificazione: il data mining separa i dati in classi. Ad esempio, i clienti possono essere classificati in varie categorie in termini di gruppi di età, sesso, articolo di acquisto, posizione, ecc.
Ottimizzazione: il data mining ottimizza l’uso delle risorse esistenti, come spazio, denaro, materiali o tempo. Ad esempio, puoi capire come utilizzare al meglio gli annunci pubblicitari per aumentare le vendite o i profitti.

Obiettivi dell’apprendimento automatico

Sviluppare algoritmi per ottenere intuizioni pratiche
Impara dalle esperienze e dai dati precedenti e produci risultati migliori
Prevedi risultati e tendenze futuri
Analizzare diversi aspetti dei comportamenti di apprendimento
Sfrutta le capacità del sistema informatico
Fornisci insight accurati e pertinenti per la business intelligence
Automatizza attività ripetitive e dispendiose in termini di tempo

Data mining e apprendimento automatico: tecniche

Tecniche di data mining

Le tecniche spesso utilizzate nel data mining sono:

Classificazione: questa tecnica ti aiuta a classificare o classificare i dati in diversi gruppi come umani, animali, paesi, genere, ecc.
Clustering: l’analisi del clustering facilita il confronto dei dati. Ciò consente l’identificazione dei punti in comune e delle variazioni tra diversi dati.
Regressione: l’analisi di regressione è una tecnica applicata per determinare e valutare le relazioni tra diversi elementi a causa dell’aggiunta di diversi nuovi componenti.
Esterno: questa tecnica si riferisce all’identificazione di punti dati nel set di dati raccolti che possono variare da una tendenza a un comportamento.
Modello sequenziale: questa è una tecnica di data mining utilizzata per rilevare le tendenze ricorrenti tipiche esaminando i dati. Pertanto, aiuta a trovare i segmenti intriganti all’interno del gruppo di sequenze di dati. Il significato di questa sequenza è determinato dalla frequenza, dalla lunghezza e da altri fattori.
Previsione: utilizza numerose tecniche di data mining, come raggruppamento, tendenze, classificazione, ecc., per prevedere eventi futuri. Gli esperti di data mining prevedono le tendenze future studiando le sequenze di dati, le diverse istanze e gli eventi passati.
Regole di associazione: all’interno di una vasta raccolta di dati in diversi tipi di database, si verificano interazioni tra diversi elementi di dati per illustrare la probabilità di ciascun dato. Quindi, le regole di associazione offrono istruzioni if-then per eseguire queste interazioni.

Tecniche di apprendimento automatico

Diverse tecniche ML sono:

Regressione: rientra nella categoria ML supervisionata che aiuta a prevedere un valore particolare in base ai dati. Ad esempio, aiuta a prevedere il prezzo di un articolo in base ai dati sui prezzi precedenti.
Classificazione: è un’altra classe di ML supervisionato che aiuta a spiegare o prevedere il valore di una classe. Ad esempio, puoi prevedere se un cliente acquisterà o meno un determinato prodotto.
Clustering: questa tecnica mira a raggruppare caratteristiche simili per comprendere la qualità della soluzione.
Metodi di ensemble: si riferiscono alla combinazione di diversi modelli utilizzati insieme per ottenere interpretazioni di qualità superiore rispetto a un singolo modello.
Incorporamento di parole: può facilmente catturare la parola nel documento, consentendo agli esperti di dati di eseguire operazioni aritmetiche con una varietà di parole.
Riduzione della dimensionalità: viene utilizzata per eliminare le informazioni inutili dal set di dati per presentare solo le informazioni necessarie.
Apprendimento per rinforzo: può registrare le azioni cumulativamente e utilizzare un’azione di prova ed errore nell’ambiente impostato.
Trasferimento dell’apprendimento: questo metodo viene utilizzato per riutilizzare la parte addestrata della rete neurale e adattarla a un compito simile.
Reti neurali: mira a raccogliere modelli non lineari all’interno delle informazioni aggiungendo più livelli al modello.

Data mining e apprendimento automatico: componenti

Componenti del data mining

I componenti principali sono i seguenti:

Database: in questo componente del data mining, i dati vengono archiviati. È qui che vengono implementate le tecniche di integrazione e la pulizia dei dati.
Server del data warehouse: recupera le informazioni essenziali in base alle richieste degli utenti da un data warehouse.
Base di conoscenza: la base di conoscenza o il dominio della conoscenza aiuta a scoprire nuovi modelli nei dati estratti.
Motore di data mining: aiuta a eseguire attività come classificazione, analisi dei cluster, associazione, ecc.
Modulo di valutazione del modello: questo modulo comunica con la struttura di data mining per cercare modelli interessanti.
Interfaccia utente: otterrai un’interfaccia utente grafica in uno strumento di analisi dei dati in cui puoi controllare le funzionalità, eseguire il processo in modo efficace, tenere traccia delle modifiche e dei progressi e visualizzare gli elementi previsti.

Componenti dell’apprendimento automatico

Esistono numerosi algoritmi ML e ogni algoritmo ha tre componenti:

Rappresentazione: questo componente racconta l’aspetto di un modello e come rappresentare le conoscenze di base. Ad esempio, ci saranno insiemi di regole, reti neurali, insiemi di modelli, macchine vettoriali di supporto, modelli grafici, alberi decisionali, ecc.
Valutazione: questo componente consente di valutare diversi programmi, come previsione e richiamo, probabilità a posteriori, errore al quadrato, accuratezza, margine e altro.
Ottimizzazione: questo componente aiuta a generare nuovi programmi ottimizzati e può essere definito come un processo di ricerca. Diversi tipi di ottimizzazione possono essere l’ottimizzazione convessa, vincolata e combinatoria.

Data mining e apprendimento automatico: applicazioni

Applicazioni del data mining

Assistenza sanitaria: per migliorare i sistemi sanitari, la tecnologia di data mining offre varie funzionalità. Fornisce approfondimenti per aiutare a migliorare l’assistenza ai pazienti e ridurre al minimo le spese.
Servizi bancari: le soluzioni di data mining vengono utilizzate nel settore bancario per migliorare la capacità di scoprire danni, sfide, tendenze e altro ancora.
Istruzione: nel campo dell’istruzione, il data mining aiuta nell’espansione e nello sviluppo delle istituzioni educative attraverso le informazioni raccolte da diverse fonti e l’esecuzione di analisi della concorrenza.
Sicurezza: per rilevare le frodi, il data mining aiuta a convertire i dati in informazioni preziose e a scoprire nuovi modelli.
Marketing: il data mining consente alle organizzazioni di separare la propria base di clienti in vari segmenti. In questo modo, possono personalizzare i propri servizi in base alle esigenze specifiche dei clienti che rientrano in diversi segmenti.

Applicazioni dell’apprendimento automatico

Riconoscimento delle immagini: l’apprendimento automatico aiuta le industrie a riconoscere immagini, volti, testo, ecc. Ad esempio, può classificare cani e gatti, monitorare la presenza dei dipendenti con la tecnologia di riconoscimento facciale, ecc.
Riconoscimento vocale: i sistemi intelligenti basati sul riconoscimento vocale come Siri, Alexa, ecc., utilizzano algoritmi ML per la comunicazione. Possono facilmente convertire il parlato in testo con capacità di apprendimento automatico.
Sistemi di raccomandazione: con il mondo che diventa sempre più digitalizzato, le aziende basate sulla tecnologia vogliono offrire servizi personalizzati ai consumatori. Ciò è reso possibile dai sistemi di raccomandazione che analizzano le preferenze degli utenti e raccomandano loro servizi o contenuti di conseguenza.
Auto a guida autonoma: le auto a guida autonoma come le auto Tesla stanno diventando popolari tra molti clienti poiché forniscono una guida avanzata o automatizzata. ML viene utilizzato nelle auto a guida autonoma per rilevare il traffico e fornire una migliore sicurezza.
Rilevamento delle frodi: dall’acquisto di articoli all’effettuazione di transazioni, ora tutto è facile da usare e più accessibile. Ma con l’aumento della digitalizzazione sono aumentati anche i casi di attività fraudolente. Per mitigare o limitare questo problema, le soluzioni di rilevamento delle frodi sono dotate di algoritmi ML avanzati in grado di rilevare le frodi facilmente e anche da remoto.

Data mining e apprendimento automatico: somiglianze

Sia il data mining che l’apprendimento automatico sono utilizzati nel campo della scienza dei dati, ad esempio la modellazione predittiva e l’analisi del sentiment.
Entrambi includono concetti matematici, algoritmi e statistiche correlati.
Entrambi possono filtrare un enorme set di dati, applicazioni (utilizzando metodi algoritmici) e strumenti.
Entrambi adottano metodi algoritmici o strutture comparabili.

Data mining e apprendimento automatico: differenze

Data MiningMachine LearningIl data mining è un processo di estrazione di informazioni significative dai dati raccolti.

Le tecniche di data mining vengono utilizzate per la raccolta dei dati, l’analisi, il rilevamento di modelli e l’acquisizione di informazioni preziose.

L’apprendimento automatico è una tecnologia utilizzata per automatizzare le attività, acquisire informazioni, prendere decisioni migliori e prevedere eventi futuri.

La tecnologia di apprendimento automatico viene utilizzata per prevedere i risultati, come l’approssimazione della durata, le stime dei prezzi, ecc.

Lo scopo principale è quello di migliorare l’usabilità delle informazioni raccolte. Coinvolge processi come la pulizia dei dati, l’ingegnerizzazione delle funzionalità, le previsioni e le trasformazioni. Il data mining è un tipo di attività di ricerca che utilizza molte tecnologie, incluso l’apprendimento automatico. Il ML è un sistema di auto-formazione e auto-apprendimento per eseguire le attività in modo accurato. il mining estrae i dati dalle fonti e li archivia nei data warehouse. La tecnologia di apprendimento automatico legge le macchine e continua ad apprendere e ad evolversi. si basa su dati in tempo reale e storici. Può essere applicato in una vasta area o settori, come produzione, sicurezza informatica, finanza, banche, marketing, istruzione, assistenza sanitaria, motori di ricerca e molti altri. Utilizza ordinale, continuo, tipi di dati discreti e nominali. Può essere applicato in un’area limitata, come sanità, scienze sociali, affari, ecc. Può essere applicato in una vasta area o settori, come produzione, sicurezza informatica, finanza, banche, marketing, istruzione, assistenza sanitaria, motori di ricerca, e molti altri.

Conclusione

Il data mining e l’apprendimento automatico sono simili; entrambi sono utilizzati nell’analisi dei dati per ottenere informazioni e approfondimenti preziosi.

Tuttavia, ci sono molte differenze tra loro. Il data mining è un processo in cui le informazioni necessarie vengono estratte da un pool di dati per rilevare modelli e ottenere efficienze. D’altra parte, ML fa previsioni e automatizza i processi utilizzando dati ed esperienze precedenti.

Quindi, se vuoi applicarli in tempo reale, è utile comprendere gli approcci di ciascun metodo. E se usati insieme, possono portare maggiori vantaggi alla tua azienda per far crescere la tua attività, migliorare le operazioni e aiutarti a prendere decisioni migliori.

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